Метод ідентифікації напрямів досліджень науковців на основі кластерного аналізу наукових публікацій

Автор(и)

  • Andrii Biloshchytskyi Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033, Україна https://orcid.org/0000-0001-9548-1959
  • Alexander Kuchansky Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037, Україна https://orcid.org/0000-0003-1277-8031
  • Yurii Andrashko Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000, Україна https://orcid.org/0000-0003-2306-8377
  • Svitlana Biloshchytska Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037, Україна https://orcid.org/0000-0002-0856-5474
  • Oleksandr Kuzka Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000, Україна https://orcid.org/0000-0002-7556-3057
  • Yevheniia Shabala Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037, Україна https://orcid.org/0000-0002-0428-9273
  • Tamara Lyashchenko Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037, Україна https://orcid.org/0000-0001-9092-0297

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.112323

Ключові слова:

кластеризація, напрям наукових досліджень, граф цитувань, локально-чутливе хешування

Анотація

Пропонується метод кластеризації публікацій науковців за науковими напрямами. В рамках даного методу запропоновано два способи знаходження відстані між публікаціями. Перший спосіб використовує довжину маршруту у графі цитування між публікаціями. Другий спосіб враховує розрахунок подібності між анотаціями публікацій на основі методу локально-чутливого хешування. Також пропонується метод ідентифікації напрямів досліджень науковців, який базується на результатах кластеризації наукових публікацій

Біографії авторів

Andrii Biloshchytskyi, Київський національний університет імені Тараса Шевченка вул. Володимирська, 60, м. Київ, Україна, 01033

Доктор технічних наук, професор

Кафедра мережевих та Інтернет технологій

Alexander Kuchansky, Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетичної безпеки та комп’ютерної інженерії

Yurii Andrashko, Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000

Викладач

Кафедра системного аналізу і теорії оптимізації

Svitlana Biloshchytska, Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних технологій проектування і прикладної математики

Oleksandr Kuzka, Ужгородський національний університет пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра системного аналізу і теорії оптимізації

Yevheniia Shabala, Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетичної безпеки та комп’ютерної інженерії

Tamara Lyashchenko, Київський національний університет будівництва та архітектури пр. Повітрофлотський, 31, м. Київ, Україна, 03037

Старший викладач

Кафедра інформаційних технологій

Посилання

  1. Bhattacharya, S., Basu, P. K. (1998). Mapping a research area at the micro level using co-word analysis. Scientometrics, 43 (3), 359–372. doi: 10.1007/bf02457404
  2. Glänzel, W. (2012). Bibliometric methods for detecting and analysing emerging research topics. El Profesional de La Informacion, 21 (2), 194–201. doi: 10.3145/epi.2012.mar.11
  3. Mulesa, O., Geche, F., Batyuk, A. (2015). Information technology for determining structure of social group based on fuzzy c-means. 2015 Xth International Scientific and Technical Conference “Computer Sciences and Information Technologies” (CSIT). doi: 10.1109/stc-csit.2015.7325431
  4. Shvets, A., Devyatkin, D., Sochenkov, I., Tikhomirov, I., Popov, K., Yarygin, K. (2015). Detection of current research directions based on full-text clustering. 2015 Science and Information Conference (SAI). doi: 10.1109/sai.2015.7237186
  5. Lizunov, P., Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Biloshchytska, S., Chala, L. (2016). Detection of near dublicates in tables based on the locality-sensitive hashing method and the nearest neighbor method. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6 (4 (84)), 4–10. doi: 10.15587/1729-4061.2016.86243
  6. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Biloshchytska, S., Dubnytska, A. (2017). Conceptual model of automatic system of near duplicates detection in electronic documents. 2017 14th International Conference The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics (CADSM). doi: 10.1109/cadsm.2017.7916155
  7. Samatova, N., Hendrix, W., Jenkins, J., Padmanabhan, K., Chakraborty, A. (2013). Practical Graph Mining with R. Chapman and Hall/CRC, 495.
  8. Blondel, V. D., Guillaume, J.-L., Lambiotte, R., Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of communities in large networks. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008 (10), P10008. doi: 10.1088/1742-5468/2008/10/p10008
  9. Seifi, M., Guillaume, J.-L. (2012). Community cores in evolving networks. Proceedings of the 21st International Conference Companion on World Wide Web – WWW ’12 Companion, 1173–1180. doi: 10.1145/2187980.2188258
  10. Ovelgönne, M., Geyer-Schulz, A. (2013). An ensemble learning strategy for graph clustering. Contemporary Mathematics, 588, 187–205. doi: 10.1090/conm/588/11701
  11. Zhang, T., Ramakrishnan, R., Livny, M. (1996). BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases. Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD international conference on Management of data, 25 (2), 103–114. doi: 10.1145/233269.233324
  12. Otradskaya, T., Gogunsky, V. (2016). Development process models for evaluation of performance of the educational establishments. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (3 (81)), 12–22. doi: 10.15587/1729-4061.2016.66562
  13. Otradskaya, T., Gogunskii, V., Antoshchuk, S., Kolesnikov, O. (2016). Development of parametric model of prediction and evaluation of the quality level of educational institutions. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (3 (83)), 12–21. doi: 10.15587/1729-4061.2016.80790
  14. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Andrashko, Y., Biloshchytska, S., Kuzka, O., Terentyev, О. (2017). Evaluation methods of the results of scientific research activity of scientists based on the analysis of publication citations. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3 (2 (87)), 4–10. doi: 10.15587/1729-4061.2017.103651
  15. Jain, A. K., Murty, M. N., Flynn, P. J. (1999). Data clustering: a review. ACM Computing Surveys, 31 (3), 264–323. doi: 10.1145/331499.331504

##submission.downloads##

Опубліковано

2017-10-30

Як цитувати

Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Andrashko, Y., Biloshchytska, S., Kuzka, O., Shabala, Y., & Lyashchenko, T. (2017). Метод ідентифікації напрямів досліджень науковців на основі кластерного аналізу наукових публікацій. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(2 (89), 4–11. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2017.112323

Номер

Том 5 № 2 (89) (2017): ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ. СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ В ПРОМИСЛОВОСТІ

Розділ

Інформаційні технології

Ліцензія

Авторське право (c) 2017 Andrii Biloshchytskyi, Alexander Kuchansky, Yurii Andrashko, Svitlana Biloshchytska, Oleksandr Kuzka, Yevheniia Shabala, Tamara Lyashchenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.